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110726 DIPLOMADO INTERNACIONAL EN IA Y CIENCIA DE DATOS PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Docentes Especialistas

Fecha de inicio

11 DE JULIO

Horarios

SAB Y DOM: 5:00 PM - 7:00 PM (PERÚ)

Fecha de finalizacion

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Fundamentos y herramientas de IA para la investigación

Introduce los conceptos principales de inteligencia artificial, sus aplicaciones en investigación científica, el uso de prompts académicos y herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, OpenAlex, ResearchRabbit, NotebookLM y Zotero.

Metodología, diseño de investigación y redacción científica

Desarrolla los fundamentos para plantear problemas de investigación, objetivos, hipótesis, marco teórico, diseño metodológico, validación de instrumentos y redacción científica con apoyo de IA.

Fundamentos de estadística, organización y presentación de datos

Aborda los tipos de datos, estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, pruebas de hipótesis, representación gráfica e interpretación de resultados estadísticos en lenguaje académico.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con JASP

Presenta el uso de JASP para análisis descriptivo, inferencial, pruebas estadísticas, regresiones, visualización de resultados, análisis bayesiano y exportación de resultados en formato académico.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con STATA

Desarrolla el manejo de STATA para importar, limpiar, transformar y analizar datos, aplicando estadística descriptiva, inferencial, regresiones y modelos estadísticos con apoyo de IA.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con RStudio

Forma al participante en el uso de RStudio para preparar datos, aplicar análisis descriptivo e inferencial, desarrollar modelos estadísticos, crear visualizaciones y generar reportes reproducibles.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con Python

Introduce Python, Jupyter Notebook y Google Colab para limpieza de datos, análisis estadístico, visualización científica, automatización de flujos y generación de reportes académicos.

Análisis cualitativo e inteligencia artificial con ATLAS.ti

Desarrolla competencias para codificar, analizar e interpretar información cualitativa mediante ATLAS.ti, incluyendo redes semánticas, matrices de coocurrencia y redacción de resultados cualitativos.

Redacción científica automatizada y producción académica con LaTeX

Enseña a elaborar artículos, tesis, reportes y presentaciones científicas con LaTeX y Overleaf, integrando tablas, figuras, referencias bibliográficas y documentos reproducibles.

Consultoría académica, defensa de tesis y producción científica

Brinda herramientas para revisar proyectos de tesis, mejorar la coherencia metodológica, validar resultados, preparar la defensa oral y convertir investigaciones en artículos científicos publicables.

Fundamentos y herramientas de IA para la investigación

Introduce los conceptos principales de inteligencia artificial, sus aplicaciones en investigación científica, el uso de prompts académicos y herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, OpenAlex, ResearchRabbit, NotebookLM y Zotero.

Metodología, diseño de investigación y redacción científica

Desarrolla los fundamentos para plantear problemas de investigación, objetivos, hipótesis, marco teórico, diseño metodológico, validación de instrumentos y redacción científica con apoyo de IA.

Fundamentos de estadística, organización y presentación de datos

Aborda los tipos de datos, estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, pruebas de hipótesis, representación gráfica e interpretación de resultados estadísticos en lenguaje académico.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con JASP

Presenta el uso de JASP para análisis descriptivo, inferencial, pruebas estadísticas, regresiones, visualización de resultados, análisis bayesiano y exportación de resultados en formato académico.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con STATA

Desarrolla el manejo de STATA para importar, limpiar, transformar y analizar datos, aplicando estadística descriptiva, inferencial, regresiones y modelos estadísticos con apoyo de IA.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con RStudio

Forma al participante en el uso de RStudio para preparar datos, aplicar análisis descriptivo e inferencial, desarrollar modelos estadísticos, crear visualizaciones y generar reportes reproducibles.

Análisis cuantitativo e inteligencia artificial con Python

Introduce Python, Jupyter Notebook y Google Colab para limpieza de datos, análisis estadístico, visualización científica, automatización de flujos y generación de reportes académicos.

Análisis cualitativo e inteligencia artificial con ATLAS.ti

Desarrolla competencias para codificar, analizar e interpretar información cualitativa mediante ATLAS.ti, incluyendo redes semánticas, matrices de coocurrencia y redacción de resultados cualitativos.

Redacción científica automatizada y producción académica con LaTeX

Enseña a elaborar artículos, tesis, reportes y presentaciones científicas con LaTeX y Overleaf, integrando tablas, figuras, referencias bibliográficas y documentos reproducibles.

Consultoría académica, defensa de tesis y producción científica

Brinda herramientas para revisar proyectos de tesis, mejorar la coherencia metodológica, validar resultados, preparar la defensa oral y convertir investigaciones en artículos científicos publicables.

María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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